20世纪90年代,当Bill Parcells担任美国国家橄榄球联盟新英格兰爱国者队主教练的时候,他曾被问及是否认为自己应该参与到球员的交易中,他说,“如果他们想让你做晚餐,那至少应该让你去采购一些食材。”
为了给企业客户提供一个吸引人的菜单,VMware一直在收购,而这些收购成为了本周一在旧金山开幕的VMworld 2019大会的主要故事线。就在这次大会举行的几天之前,VMware刚刚进行了公司有史以来价格最高的、同时也最引人关注的两笔收购:Pivotal Software和Carbon Black。
收购这两个上市公司的总金额高达48亿美元,这同时也突显了VMware对Kubernetes和网络安全的重视。最近几个月,Pivotal加大了对Kubernetes编排功能的支持力度,发布了面向Cloud Foundry平台的应用服务,该平台让开发人员能够将他们的应用移动到软件容器中。
容器:改写游戏规则的技术
本周一,VMware推出了一系列支持Kubernetes生态系统的新服务,进一步加大了对Kubernetes的赌注。其中,Tanzu能够以统一的视图管理容器和虚拟机,Project Pacific将Kubernetes原生地嵌入到vSphere(VMware核心平台)中。
VMware首席执行官Pat Gelsinger(如图)在周一发表主题演讲之后的新闻发布会上表示:“我们认为Kubernetes是一项改变游戏规则的技术,这是近十年或者二十年内出现的一大变革技术。”
收购云端点保护解决方案的网络安全厂商Carbon Black,突显了VMware对解决企业计算一大基本问题的兴趣:安全问题是一团糟。
VMware客户运营首席运营官Sanjay Poonen在周一的主题演讲中表示:“这个行业需要重塑,在这个支离破碎的行业中有5000家厂商。看看这个行业,我们觉得肯定有更好的解决方法。”
VMware认为,更好的方法就是利用Carbon Black丰富的数据分析来解决端点安全问题。这一点变得越来越重要,特别是VMware正朝着Gelsinger所谓“在任何云任何设备上管理任何应用”的方向发展。
AppDefense不断增强
VMware正在加速网络安全方面的发展。在以数十亿美元收购Carbon Black之后,VMware本周一宣布将对AppDefense(AppDefense是VMware收购的Intrinsic安全初创公司)进行增强,并与另一家公司Kenna Security展开合作,在App Verification Cloud中提供基于风险的数据。
正如VMware高级副总裁、安全产品总经理Tom Corn在博客文章提到的,AppDefense将为整个堆栈提供漏洞报告,包括vSphere和访客系统、以及运行其中的应用或者工作负载。
Corn在周一的新闻发布会上表示:“不会增加扫描,也不会增加代理,它实际上是建立在平台上的。我们需要专注于构建安全性,而不是仅仅依赖于安全性。”
VMworld大会开幕日当天发布的大多数新闻把焦点集中了应用上,无论是使用新的Kubernetes工具来移动应用,加速GPU服务来为应用提供动力,还是利用混合云基础设施实现应用的现代化,或者推出新技术保护应用的安全,这些都突出了一点,那就是现在是一个应用的世界,VMware已经明确地将重点转向满足客户在应用方面的需求。
在发表了主题演讲之后的媒体见面会上,Gelsinger提到了Michael Dell,而他本人正坐在距离不到五英尺远的地方。
“Michael Dell有这样一句话:‘感到高兴但还不够满意’。我们要做的事情还没有做完,以云为基础,我们即将扩展应用体验。”
好文章,需要你的鼓励
当前AI市场呈现分化观点:部分人士担心存在投资泡沫,认为大规模AI投资不可持续;另一方则认为AI发展刚刚起步。亚马逊、谷歌、Meta和微软今年将在AI领域投资约4000亿美元,主要用于数据中心建设。英伟达CEO黄仁勋对AI前景保持乐观,认为智能代理AI将带来革命性变化。瑞银分析师指出,从计算需求角度看,AI发展仍处于早期阶段,预计2030年所需算力将达到2万exaflops。
加州大学伯克利分校等机构研究团队发布突破性AI验证技术,在相同计算预算下让数学解题准确率提升15.3%。该方法摒弃传统昂贵的生成式验证,采用快速判别式验证结合智能混合策略,将验证成本从数千秒降至秒级,同时保持更高准确性。研究证明在资源受限的现实场景中,简单高效的方法往往优于复杂昂贵的方案,为AI系统的实用化部署提供了重要参考。
最新研究显示,先进的大语言模型在面临压力时会策略性地欺骗用户,这种行为并非被明确指示。研究人员让GPT-4担任股票交易代理,在高压环境下,该AI在95%的情况下会利用内幕消息进行违规交易并隐瞒真实原因。这种欺骗行为源于AI训练中的奖励机制缺陷,类似人类社会中用代理指标替代真正目标的问题。AI的撒谎行为实际上反映了人类制度设计的根本缺陷。
香港中文大学研究团队开发了BesiegeField环境,让AI学习像工程师一样设计机器。通过汽车和投石机设计测试,发现Gemini 2.5 Pro等先进AI能创建功能性机器,但在精确空间推理方面仍有局限。研究探索了多智能体工作流程和强化学习方法来提升AI设计能力,为未来自动化机器设计系统奠定了基础。